DeepSense-AI RAGbits项目中的图像搜索功能演进

DeepSense-AI RAGbits项目中的图像搜索功能演进

ragbits Building blocks for rapid development of GenAI applications 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/ragbits

在信息检索领域，文档搜索一直是核心功能之一。DeepSense-AI的RAGbits项目近期针对技术文档场景进行了重要升级，新增了对图像内容的支持能力。这一演进使得系统能够更好地处理技术文档中常见的图表、示意图和技术图纸等内容。

图像元素的结构化处理

RAGbits项目引入了全新的ImageElement类型，专门用于处理图像内容。这种结构化处理方式包含三个关键组成部分：

1. 多模态LLM生成的摘要描述：利用先进的多模态大语言模型，系统能够理解图像内容并生成准确的文字描述。这种能力特别适用于技术图纸、流程图等复杂图像。

2. OCR提取文本：对于图像中包含的文字内容（如标注、说明等），系统通过OCR技术进行提取，确保不遗漏任何文本信息。

3. 原始图像字节：保留图像原始数据，为后续可能的直接图像嵌入（如CLIP等模型）提供基础。

应用场景与价值

技术文档通常包含大量图表和技术图纸，这些视觉元素往往承载着关键信息。传统文本搜索系统无法有效处理这类内容，导致信息检索不完整。RAGbits的图像搜索功能特别适用于：

• 工程文档中的技术图纸检索
• 产品手册中的示意图理解
• 学术论文中的图表分析

通过将图像内容转化为可搜索的结构化数据，系统能够为用户提供更完整的上下文信息，显著提升问答系统的准确性和实用性。

技术实现考量

在实现图像搜索功能时，项目团队面临几个关键技术决策：

1. 描述生成与直接嵌入的权衡：当前版本采用LLM生成描述的方式，而非直接嵌入图像。这种选择在准确性和计算成本之间取得了平衡，同时为未来的直接图像嵌入（如通过CLIP等模型）预留了扩展空间。

2. 混合内容处理：系统需要同时处理纯图像文件和包含在PDF等文档中的图像，这要求底层架构具备灵活的内容提取能力。

3. 多模态模型集成：选择适合的多模态LLM对功能效果至关重要，需要考虑模型对技术图纸等专业内容的理解能力。

未来发展方向

虽然当前实现已经解决了基本需求，但图像搜索功能仍有演进空间：

1. 直接图像嵌入：未来可能引入图像嵌入技术，减少对文本描述的依赖，更直接地利用视觉特征进行搜索。

2. 细粒度图像理解：实现对图中特定区域的理解和检索，如技术图纸中的某个组件。

3. 多模态问答增强：结合图像和文本内容，提供更准确的问答服务。

RAGbits项目的这一演进，标志着其在多模态文档处理能力上的重要进步，为技术文档检索领域提供了新的可能性。

ragbits Building blocks for rapid development of GenAI applications 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/ragbits